轻工学报

作者：任建军, 张卫正, 张伟伟, 王越峰, 崔俊杰, 李灿林, 刘岩, 刘欣琪

单位：1.郑州轻工业大学艺术设计学院,河南郑州450002;2.郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州450001

关键词：青花瓷, 纹饰, 画作, 风格迁移, 卷积神经网络

基金：国家自然科学基金资助项目(61403349)河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2019GGJS138)河南省科技攻关项目(202102310653,222102210037)

现代仿古、“互联网+”是高品质陶瓷的发展趋势,将陶瓷纹饰的艺术风格引入当代产品,实现时空融合及艺术再创造具有重要意义。以青花瓷纹饰为研究对象,将近现代景观画作为内容,叠加随机高斯白噪声得到初始的风格迁移图像,利用预训练的卷积神经网络提取内容图像和生成图像的内容特征,提取瓷器纹饰的风格图像和生成图像的风格特征,并分别计算内容损失和风格损失,通过计算损失函数并迭代至最小化,最终生成具有浓郁青花瓷韵味的风格迁移图像。实验结果表明,采用深度学习方法可以实现青花瓷纹饰和景观画作的融合,将学习到的青花瓷纹饰的特征成功迁移到景观画作上,不仅拓展了图像风格迁移的应用范围,而且产生了新的视觉体验,具有一定的艺术观赏性和创新性。

来源：2022年第5期

《轻工学报》期刊编辑部

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